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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
出 处:《传感器与微系统》2013年第9期66-68,71,共4页Transducer and Microsystem Technologies
基 金:国家科技重大专项资助项目(2009ZX01031-001-007)
摘 要:在分析无线传感器网络的结构模型的基础上,提出了一种基于支持向量机(SVM)的新型传感器三维定位算法。利用SVM算法能够在高维空间对非线性样本进行分类的优点,通过各传感器节点估测其与锚节点间的距离作为特征向量,最终对未知节点所属立方体空间进行分类来实现定位未知节点。实验结果表明:该算法达到了88%的平均定位准确率,而且对锚节点密度和距离误差具有较低的依赖性,验证了算法具有实用性。On the basis of analysis on structure model of wireless sensor networks(WSNs),a novel 3D localization algorithm is proposed based on support vector machine(SVM).Taking advantage of SVM can classify on nonlinear sample in high-dimensional space,the feature vector is estimated by distance between each node and anchor node.Finally,the cubic space of unknown nodes is classified to realize location of unknown nodes.The experimental results indicate that the algorithm achieves average localization correct rate 88 % and is insusceptible to anchor nodes density and range error,so it approves that this algorithm is practical.
关 键 词:传感器定位 无线传感器网络 支持向量机 锚节点 未知节点
分 类 号:TP212.9[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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